关于级数和函数项级数的性质的问题,我想问我的做法哪里错了

一道关于级数收敛的问题,我只会做一点点,我的做法是用比值判别法:lim(n→无穷)Un+1/Un=lim(n→无穷)λ*(n/n+1)^n<1 只解得λ<e,然后就不清楚怎么做了_百度作业帮
一道关于级数收敛的问题,我只会做一点点,我的做法是用比值判别法:lim(n→无穷)Un+1/Un=lim(n→无穷)λ*(n/n+1)^n<1 只解得λ<e,然后就不清楚怎么做了
一道关于级数收敛的问题,我只会做一点点,我的做法是用比值判别法:lim(n→无穷)Un+1/Un=lim(n→无穷)λ*(n/n+1)^n<1 只解得λ<e,然后就不清楚怎么做了
那就选A,λ=e时级数是发散的.
那我就不懂当λ=0的时候级数不就都是0了吗?级数为0的时候也是收敛的是吗?
不收敛才怪,学过幂级数吧,幂级数的收敛域里面是不是都有0呢求级数的敛散性题目.图片是我做的答案,可参考答案说该级数收敛.我想问问我错在哪里,并且求详细的正确答案._百度作业帮
求级数的敛散性题目.图片是我做的答案,可参考答案说该级数收敛.我想问问我错在哪里,并且求详细的正确答案.
求级数的敛散性题目.图片是我做的答案,可参考答案说该级数收敛.我想问问我错在哪里,并且求详细的正确答案.
你把极限算错了,比值极限是1.这个级数收敛,可用比较判别法和极限形式.经济数学团队帮你解答,请及时评价.谢谢!
太感谢了!!!关于高等数学中幂级数求和函数问题,感激不尽.红色部分就是我不懂得.为什么第一题和第二题的分子是不同的呢,是不是由于n=0和n=1的问题.还有最后一题怎么出来的.我大概也是知道逐项求导_百度作业帮
关于高等数学中幂级数求和函数问题,感激不尽.红色部分就是我不懂得.为什么第一题和第二题的分子是不同的呢,是不是由于n=0和n=1的问题.还有最后一题怎么出来的.我大概也是知道逐项求导
关于高等数学中幂级数求和函数问题,感激不尽.红色部分就是我不懂得.为什么第一题和第二题的分子是不同的呢,是不是由于n=0和n=1的问题.还有最后一题怎么出来的.我大概也是知道逐项求导什么的,但是我想问的是有没有比较好记忆的方法之类的,帮我解答疑惑.
一个公比为r的等比级数a+ar+...+ar^(n-1)+...=a/(1-r),当|r|<1时.只要知道第一项a,公比r,和就是a/(1-r).把等比级数对应的幂级数的通项写成a×r^n或a×r^(n-1),r是公比,第一项自然就是n的初值对应项了.第一行的级数中n从0开始,等比数列的第一项是x.第二行的级数中n从0开始,等比数列的第一项是1.第三行:公比是x^4,第一项是x^4.第四行:公比是x^2,第一项是1.最后一行:公比是x-1,第一项是x-1.一道关于无穷级数的问题题目和解答如下图第四题所示,我想问的是,为什么它的收敛区间是以1为中心的对称区间?_百度作业帮
一道关于无穷级数的问题题目和解答如下图第四题所示,我想问的是,为什么它的收敛区间是以1为中心的对称区间?
一道关于无穷级数的问题题目和解答如下图第四题所示,我想问的是,为什么它的收敛区间是以1为中心的对称区间?
若将x-1看成一个整体,(t=x-1)那么的收敛区间为(-1,1)也就是说-1&x-1&10&x&2,这显然是以1为中心的对称区间.同理,如果形式类似于的级数,那么它的收敛区间是以a为中心的求问一个函数展开成幂级数问题,图上这两种做法哪一种对?为什么?_百度知道
求问一个函数展开成幂级数问题,图上这两种做法哪一种对?为什么?
p>&nbsp.jpg" esrc="http://a.baidu./zhidao/wh%3D600%2C800/sign=/zhidao/pic/item/4d086e061d950a7b52f8bf3d3c949.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http://a.<a href="http.hiphotos:///zhidao/wh%3D450%2C600/sign=e2e15f8fb57ecaa413bbeb/4d086e061d950a7b52f8bf3d3c949
提问者采纳
x&lt:第一个收敛域为-1&0第二个收敛域为-1&lt两种方法都是对的,不过不同之处在于他们的收敛域不同;x&x/1→-2&1→-2&2&x+1&lt
提问者评价
太给力了,你的回答完美地解决了我的问题,非常感谢!
来自团队:
其他类似问题
为您推荐:
其他1条回答
两种都可以,不过要清楚收敛半径和收敛域的中心点都不一样,不在收敛域的点等式就不成立
幂级数的相关知识
等待您来回答
下载知道APP
随时随地咨询
出门在外也不愁

我要回帖

更多关于 函数项级数 的文章

 

随机推荐